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题名基于跨尺度融合的图像型航空火灾探测器
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作者
张沛
任恒英
田佳麒
陈童
闫伟伟
张为
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机构
中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院机电系统设计研究所
天津大学微电子学院
中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
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出处
《光电工程》
北大核心
2025年第1期102-114,共13页
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基金
国家重大科技计划项目(J2019-Ⅷ-0010-0171)。
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文摘
针对飞行过程中,在高空气压较低,飞机货舱若发生火灾,烟雾颗粒半空悬浮,传统烟雾探测器难以检测,且在其它环境亦存在误漏报率较高,难以可视化等问题,设计了一款图像型火灾探测器,采用改进YOLOv5s算法实现烟火目标检测。首先将骨干网络替换为GhostNet轻量级骨干网络,便于硬件部署;在骨干网络与融合网络的连接处嵌入了协同注意力模块,强化对有效特征的提取。接着,针对火灾目标的发展变化特性,对特征融合网络中的C3结构进行改进,搭建了VoV-GSCSP模块,同时在融合网络和检测头之间嵌入Slim-ASFF模块,共同加强不同尺度特征融合的同时,实现了整体网络的进一步轻量化。最后,将回归损失替换为Focal EIOU,解决了惩罚项失效问题,并且提高了对正样本的预测能力。图像型航空火灾探测器以国产AI芯片RK3588为核心,连接CMOS图像传感器进行数据采集,通过网络实现与机载显示系统的信息交互。测试结果表明:在模拟飞机货舱顶部四角布置设备,可实现10 s内火焰报警,20 s内烟雾报警,为确保航空器安全提供了一种可行的解决方案。
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关键词
RK3588
火灾检测
改进YOLOv5s
轻量化
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Keywords
RK3588
fire-and-smoke detection
improvement of YOLOv5s
lightweight
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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